| 研究課題/領域番号 |
19H01132
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
中区分61:人間情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 統計数理研究所 |
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研究代表者 |
吉田 亮 統計数理研究所, 先端データサイエンス研究系, 教授 (70401263)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | マテリアルズインフォマティクス / 機械学習 / データベース / シミュレーション / 高分子材料 / 準結晶 / 転移学習 |
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| 研究成果の概要 |
高分子材料，無機化合物，準周期系物質群等，様々な材料系を対象にマテリアルズインフォマティクスの学術基盤（データベース，機械学習の理論と方法論）を構築した．特にデータ駆動型材料研究における最も大きな壁であるデータ資源の不足の問題を克服するために，機械学習とシミュレーションの融合，Sim2Real転移学習等の異種データ統合解析手法の開発，独自の材料データベースの開発を推進した．また，これらの方法論を適用し，様々な材料系を対象に新物質及び新材料の発見を実現し（準結晶，高熱伝導非晶質高分子，高分子液晶等），マテリアルズインフォマティクスのコンセプトを実証した．
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| 自由記述の分野 |
マテリアルズインフォマティクス
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
様々な材料系を対象にマテリアルズインフォマティクスの方法・実践・実証に関する研究を実施した．特にデータ駆動型材料研究では，データ資源の不足が問題視されている．この問題を乗り越えるために，計算機実験による大規模データベースを構築し，転移学習等の方法論で大量のシミュレーションデータと限られた実験データを統合的に解析するすることで，高精度な予測器を構築できることを実証した．さらに，開発した機械学習の手法を用いて，準結晶，高熱伝導非晶質高分子，高分子液晶等，様々な新物質創製を実現した．なお全ての研究において論文発表時にデータとソースコードを公開した．
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